ডেটারোবট

DataRobot কি?

DataRobot হল একটি এন্টারপ্রাইজ প্ল্যাটফর্ম যা AI সিস্টেমের বিকাশ, বিতরণ এবং পরিচালনার জন্য। এর ঐতিহাসিক শক্তি হল ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কাজের জন্য স্বয়ংক্রিয় মেশিন লার্নিং যেমন শ্রেণীবিভাগ, রিগ্রেশন, টাইম সিরিজ, অসঙ্গতি সনাক্তকরণ এবং ক্লাস্টারিং। বর্তমান প্ল্যাটফর্মটি জেনারেটিভ এআই এবং এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো, বাহ্যিক বা কাস্টম মডেল, পুনরুদ্ধার উপাদান, মূল্যায়ন, স্থাপনা, পর্যবেক্ষণ এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে সমর্থন করে।

অফিসিয়াল প্ল্যাটফর্ম ওভারভিউ উন্নয়ন, ডেলিভারি এবং গভর্নেন্সের কাজকে সংগঠিত করে। ওয়ার্কবেঞ্চে পরীক্ষা এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে; মেটাডেটা এবং প্রমাণ সহ রেজিস্ট্রি প্যাকেজ সম্পদ; কনসোল স্থাপনা নিরীক্ষণ করে। একটি নিবন্ধিত মডেল DataRobot বা বাহ্যিক পূর্বাভাস পরিকাঠামোতে স্থাপন করা যেতে পারে এবং কাস্টম মডেলগুলি একই জীবনচক্র অনুসরণ করতে পারে।

এই বিস্তৃতিটি অনেক AI প্রকল্পের মানসম্মত প্রতিষ্ঠানের জন্য উপযোগী। এর মানে DataRobot একটি এক-ক্লিক উত্তর জেনারেটর নয়। সফলভাবে গ্রহণের জন্য ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং, ডোমেন দক্ষতা, এমএল ইঞ্জিনিয়ারিং, অবকাঠামো, নিরাপত্তা, মডেল ঝুঁকি এবং ব্যবসার মালিকানা প্রয়োজন।

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এআই এবং অটোএমএল

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক প্রকল্পের জন্য, অটোএমএল ডেটা ট্রান্সফর্মেশন, অ্যালগরিদম, ব্লুপ্রিন্ট এবং হাইপারপ্যারামিটার পরীক্ষা করতে পারে, তারপর নির্বাচিত মেট্রিক্স ব্যবহার করে মডেলগুলির তুলনা করতে পারে। টাইম-সিরিজ এবং তত্ত্বাবধানহীন ওয়ার্কফ্লো তাদের নিজস্ব অনুমান এবং বৈধতা যোগ করে। একটি লিডারবোর্ড পরীক্ষা-নিরীক্ষাকে ত্বরান্বিত করে কিন্তু লক্ষ্যটি অর্থপূর্ণ, ফুটো-মুক্ত, ন্যায্য বা কার্যকারণ ব্যাখ্যাযোগ্য কিনা তা নির্ধারণ করে না।

মডেলিংয়ের আগে, নথির জনসংখ্যা, ভবিষ্যদ্বাণীর সময়, লক্ষ্য সংজ্ঞা, বর্জন, অনুপস্থিত, নমুনা, লেবেল এবং ব্যবসায়িক পদক্ষেপ। এমনভাবে ডেটা বিভক্ত করুন যা উৎপাদনকে প্রতিফলিত করে, বিশেষ করে সময়, গ্রাহক, ভূগোল বা ডিভাইস জুড়ে। সর্বোচ্চ সমষ্টিগত স্কোর নির্বাচন করার পরিবর্তে পরীক্ষা উপগোষ্ঠী এবং ব্যর্থতার খরচ।

স্বয়ংক্রিয় ব্যাখ্যা এবং সম্মতি নথিগুলি প্রমাণ সহায়ক, সম্পূর্ণ ঝুঁকি পর্যালোচনা নয়। ডোমেন বিশেষজ্ঞদের অবশ্যই সিদ্ধান্ত নিতে হবে যে বৈশিষ্ট্যগুলি বৈধ কিনা, প্রক্সিগুলি বৈষম্য তৈরি করে কিনা এবং একটি ভবিষ্যদ্বাণী একজন ব্যক্তিকে প্রভাবিত করবে কিনা। চ্যাম্পিয়ন মডেল, বিকল্প, অনুমোদন, বৈধতা ডেটাসেট, সীমাবদ্ধতা, এবং উদ্দেশ্য-ব্যবহারের সীমানা রেকর্ড করুন।

জেনারেটিভ এবং এজেন্টিক এআই

DataRobot এর GenAI ডকুমেন্টেশন নির্বাচিত LLM, ভেক্টর ডাটাবেস, এমবেডিং মডেল, লাইব্রেরি এবং তৃতীয় পক্ষের সরঞ্জামগুলির সাথে পরীক্ষাগুলিকে সমর্থন করে৷ দলগুলি RAG পাইপলাইন, প্রম্পট এবং উপাদানগুলিকে গুণগত এবং পরিমাণগত মূল্যায়নের সাথে তুলনা করতে পারে, তারপরে নিরীক্ষণ এবং শাসনের সাথে অ্যাপ্লিকেশনটিকে নিবন্ধন এবং স্থাপন করতে পারে।

এই নমনীয়তা একটি মডেল প্রদানকারীর সাথে শাসন বাঁধা এড়াতে সাহায্য করে, কিন্তু প্রতিটি উপাদান ডেটা এবং ব্যর্থতার পথ যোগ করে। কোন মডেল এবং সংস্করণটি কোন ক্ষেত্রগুলি পেয়েছে, কোথায় এম্বেডিং এবং লগগুলি সংরক্ষণ করা হয়েছে, কীভাবে পুনরুদ্ধার করা নথিগুলি অনুমোদিত এবং কী ধরে রাখা প্রযোজ্য তা রেকর্ড করুন৷ একটি প্রতিনিধি পরীক্ষার সেট ব্যবহার করে উদ্ধৃতি সমর্থন, পুনরুদ্ধার কভারেজ, ক্ষতিকারক আউটপুট, প্রম্পট ইনজেকশন, ডেটা লিকেজ, লেটেন্সি, খরচ এবং টাস্ক সমাপ্তির মূল্যায়ন করুন।

এজেন্টিক ক্ষমতা টুলস এবং মাল্টি-স্টেপ ওয়ার্কফ্লো চালাতে পারে। শুধুমাত্র-পঠন বা স্যান্ডবক্স অ্যাকশন দিয়ে শুরু করুন, বাহ্যিক বার্তা এবং উপাদান পরিবর্তনের জন্য অনুমোদন প্রয়োজন, নেটওয়ার্ক এবং শংসাপত্র সীমাবদ্ধ করুন এবং রোলব্যাক তৈরি করুন। DataRobot ডকুমেন্টেশন কিছু এজেন্টিক এবং ভেক্টর ক্ষমতাকে প্রিমিয়াম হিসাবে লেবেল করে, তাই সক্ষমতা এবং বাণিজ্যিক সুযোগ নিশ্চিত করা উচিত।

স্থাপনা, রেজিস্ট্রি এবং পর্যবেক্ষণ

রেজিস্ট্রি DataRobot, কাস্টম, এবং বাহ্যিক সম্পদের সংস্করণ করতে পারে এবং মেটাডেটা, পরীক্ষার ফলাফল এবং কমপ্লায়েন্স ডকুমেন্টেশন সঞ্চয় করতে পারে। স্থাপনা পূর্বাভাস শেষ পয়েন্ট তৈরি করতে পারে এবং কনসোলে পর্যবেক্ষণের সাথে সংযোগ করতে পারে। সমর্থিত নিদর্শনগুলির মধ্যে রয়েছে DataRobot বা DataRobot ভবিষ্যদ্বাণী সার্ভারে চলমান কাস্টম মডেল বা বাহ্যিক অবকাঠামো।

মনিটরিং পরিষেবার স্বাস্থ্য, লেটেন্সি, ডেটা ড্রিফ্ট, নির্ভুলতা যেখানে ফলাফল আসে এবং অন্যান্য স্থাপনার সংকেত কভার করতে পারে। ড্রিফ্ট একটি সতর্কতা, প্রমাণ নয় যে একটি মডেল ভুল; একটি স্থিতিশীল বিতরণ প্রমাণ নয় যে এটি কার্যকর থাকে। লঞ্চের আগে থ্রেশহোল্ড, সতর্কতা মালিক, প্রতিক্রিয়ার সময়, পুনরায় প্রশিক্ষণের প্রমাণ, রোলব্যাক এবং শাটডাউন মানদণ্ড সংজ্ঞায়িত করুন।

DataRobot এছাড়াও স্থাপনার অনুমোদন নীতি, গুরুত্ব স্তর, পর্যালোচক, সময়সীমা, এবং পর্যবেক্ষণ পরিকল্পনা নথিভুক্ত করে। এই নিয়ন্ত্রণগুলি ঐচ্ছিক কনফিগারেশন, স্বয়ংক্রিয় শাসন নয়। যদি কোনো অনুমোদন নীতি সক্ষম না হয়, একজন সক্ষম ব্যবহারকারী সাধারণ অনুমতির অধীনে স্থাপন করতে সক্ষম হতে পারে। ভূমিকা-ভিত্তিক অ্যাক্সেস, দায়িত্বের পৃথকীকরণ, জরুরি পরিবর্তন, অডিট লগ এবং মডেল প্রতিস্থাপনের ইতিহাস পরীক্ষা করুন।

স্থাপনার বিকল্প এবং মূল্য

অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন পরিচালিত SaaS, ভার্চুয়াল প্রাইভেট বা একক ভাড়াটে স্থাপনা এবং স্ব-পরিচালিত পরিকাঠামো বর্ণনা করে। স্ব-পরিচালিত DataRobot কুবারনেটে চলে এবং ক্ষমতা, নেটওয়ার্কিং, স্টোরেজ, আপগ্রেড, ব্যাকআপ, পর্যবেক্ষণযোগ্যতা এবং নির্ভরশীল পরিষেবাগুলির জন্য গ্রাহকের দায়িত্ব তৈরি করে। একক ভাড়াটে SaaS গ্রাহকের কাছে সমস্ত ক্রিয়াকলাপ স্থানান্তর না করে শেয়ার্ড-এনভায়রনমেন্ট উদ্বেগ কমাতে পারে।

ট্রায়াল FAQ এক-বারের 30-দিনের স্ব-পরিষেবা SaaS ট্রায়ালের বর্ণনা করে। উৎপাদন পরিকল্পনা, গণনা, ভবিষ্যদ্বাণী ভলিউম, প্রিমিয়াম GenAI বা এজেন্টিক ক্ষমতা, সমর্থন, ব্যক্তিগত পরিবেশ এবং পরিষেবাগুলি একটি পাবলিক হারের পরিবর্তে এন্টারপ্রাইজ মূল্য ব্যবহার করে।

নামযুক্ত পরিবেশ, ব্যবহারকারী, মডেলিং এবং পূর্বাভাস গণনা, সঞ্চয়স্থান, API, প্রিমিয়াম মডিউল, সমর্থন, বাস্তবায়ন, ক্লাউড খরচ, ডেটা বের হওয়া, অতিরিক্ত বয়স এবং পুনর্নবীকরণ সহ একটি উদ্ধৃতি অনুরোধ করুন। একটি ছোট নমুনার উপর নির্মিত একটি পরীক্ষার ফলাফল উত্পাদন পরিকাঠামো খরচ ভবিষ্যদ্বাণী করে না।

নিরাপত্তা, গোপনীয়তা এবং ডেটা সীমাবদ্ধতা

DataRobot Trust Center এনক্রিপশন, ভূমিকা-ভিত্তিক অ্যাক্সেস, SSO, API নিরাপত্তা, অনুপ্রবেশ পরীক্ষা, সার্টিফিকেশন, সাবপ্রসেসর এবং স্থাপনার পছন্দ বর্ণনা করে। সঠিক শংসাপত্র এবং নিয়ন্ত্রণগুলি নির্দিষ্ট অফারগুলিতে প্রযোজ্য, তাই প্রতিটি আর্কিটেকচারে একটি ব্যাজ প্রয়োগ করার পরিবর্তে সুযোগ এবং প্রমাণ যাচাই করুন৷

DataRobot-এর সর্বজনীন ব্যক্তিগত-ডেটা নির্দেশিকা বলে যে SaaS চুক্তিগুলি নির্দিষ্ট সংবেদনশীল ডেটা বিভাগগুলিকে সীমাবদ্ধ করে। ক্রেতাদের বর্তমান MSA, AI নীতি, ডেটা প্রসেসিং নীতি, অঞ্চল, সাবপ্রসেসর এবং নির্বাচিত স্থাপনার সাথে তাদের ডেটাসেট তুলনা করতে হবে। স্ব-পরিচালিত ডেটা সংযোগ, নোটবুক, মডেল আর্টিফ্যাক্ট, লগ, এন্ডপয়েন্ট, ব্যাকআপ এবং অ্যাডমিনিস্ট্রেটর সুরক্ষিত করার প্রয়োজনীয়তা দূর করে না।

DataRobot ব্যবহারের মেট্রিক্স বা বেনামী মেটাডেটা সংগ্রহ করতে পারে কিনা, কীভাবে গ্রাহকের ডেটা সমাপ্তির পরে মুছে ফেলা হয় এবং বহিরাগত মডেল প্রদানকারীরা কীভাবে প্রম্পট করে তা নথিভুক্ত করুন। যখন সম্ভব মূল্যায়নের সময় সিন্থেটিক বা সংক্ষিপ্ত ডেটা ব্যবহার করুন। শুধুমাত্র একটি প্রযুক্তিগত সংযোগকারী এটি গ্রহণ করার কারণে নিয়ন্ত্রিত বা চুক্তি-সীমাবদ্ধ ডেটা আপলোড করবেন না।

বিকল্প এবং সিদ্ধান্ত নির্দেশিকা

DataRobot উপযুক্ত যখন একটি প্রতিষ্ঠানের অনেক AI সম্পদ জুড়ে একটি নিয়ন্ত্রিত অপারেটিং স্তরের প্রয়োজন হয়। সহযোগিতামূলক ডেটা নোটবুক এবং বিশ্লেষণের জন্য Hex, স্প্রেডশীট-কেন্দ্রিক কর্মপ্রবাহের জন্য সারি AI, কথোপকথন বিশ্লেষণের জন্য জুলিয়াস এআই, অথবা সম্পূর্ণ MLOps প্ল্যাটফর্মের পরিবর্তে সাধারণ উত্পাদনশীলতা এবং মডেল অ্যাক্সেসের জন্য Google Gemini-এর সাথে তুলনা করুন।

পাইলট একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এবং একটি জেনারেটিভ ব্যবহারের ক্ষেত্রে সমগ্র জীবনচক্রের মাধ্যমে: উৎস ডেটা, পরীক্ষা, স্বাধীন বৈধতা, রেজিস্ট্রি, অনুমোদন, স্থাপনা, পর্যবেক্ষণ, ঘটনা, প্রতিস্থাপন, এবং মুছে ফেলা। দায়বদ্ধ উত্পাদন মান পরিমাপ করুন, নির্মিত মডেলের সংখ্যা নয়।